Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/16567
| Title: | การเปรียบเทียบวิธีการแปลงข้อมูลที่มีการแจกแจงไม่ปกติหลายตัวแปรให้มีการลู่เข้าสู่การแจกแจงปกติหลายตัวแปร |
| Other Titles: | Comparison of data transformation methods of non-multinormal distribution to multinormal distribution |
| Authors: | จตุพร ตั้งกาญจนภาสน์ |
| Advisors: | กัลยา วานิชย์บัญชา |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะพาณิชยศาสตร์และการบัญชี |
| Advisor's Email: | [email protected] |
| Subjects: | การแปลง (คณิตศาสตร์) การแจกแจง (ทฤษฎีความน่าจะเป็น) |
| Issue Date: | 2552 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | ศึกษาและเปรียบเทียบรูปแบบการแปลงข้อมูลที่การแจกแจงไม่ปกติหลายตัวแปร ให้มีการลู่เข้าสู่การแจกแจงปกติหลายตัวแปร โดยพิจารณาการแปลงข้อมูลทั้งหมด 5 วิธีคือ วิธีการแปลงข้อมูลแบบ โฟล์ด เอกโพเนนเชียล (Folded exponential transformations) วิธีการแปลงข้อมูลแบบ โฟล์ด พาวเวอร์ (Folded power transformations) วิธีการแปลงข้อมูลแบบ Guerrero-Johnson (Guerrero-Johnson transformations) วิธีการแปลงข้อมูลแบบ Aranda-Ordaz (Aranda-Ordaz transformations) และวิธีการแปลงข้อมูลแบบ สเกล แองกูลา (Scaled angular transformations) โดยพิจารณาจากเปอร์เซนต์สูงสุดของการยอมรับการแปลงข้อมูลว่า ได้มีการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปรจากการทดสอบสมมติฐาน (ข้อมูลมีการแจกแจงแบบปกติหลายตัวแปร) เพื่อให้ทราบว่ารูปแบบการแปลงข้อมูลแบบใดเหมาะสมกับข้อมูลชุดนั้นๆ มากที่สุด ภายใต้สถานการณ์ที่กำหนดคือ ประชากรมีการแจกแจงแบบไวบูลล์ การแจกแจงแบบแกมมา และการแจกแจงแบบเบตา ซึ่งกำหนดให้มีลักษณะโด่งเบ้ต่างๆ กัน ขนาดตัวอย่างคือ 20, 30, 50 และ 100 ณ ระดับนัยสำคัญของการทดสอบเทียบความกลมกลืน 0.05 ในการวิจัยครั้งนี้จำลองสถานการณ์การทดลองด้วยเทคนิคมอนติคาร์โล ซึ่งทดลองซ้ำในแต่ละรอบจนกว่าผลต่างระหว่าง เวกเตอร์ค่าเฉี่ยของตัวอย่าง ในรอบที่ i+1 กับรอบที่ i มีค่าน้อยมากจนถือว่าไม่แตกต่างกัน โดยมีเกณฑ์ว่า (เวกเตอร์ค่าเฉี่ยของตัวอย่าง i+1 - เวกเตอร์ค่าเฉี่ยของตัวอย่าง 1) ≤ 0.0001 (โดยที่ i = 1,2,…,k และ i คือจำนวนรอบในการทดลอง) จึงหยุดการทดลอง การวิจัยครั้งนี้สรุปได้ว่า สำหรับทุกการแจกแจงในทุกระดับของความเบ้ ส่วนใหญ่วิธีการแปลงข้อมูลแบบ Aranda-Ordaz ให้เปอร์เซนต์การยอมรับสมมติฐานสูงที่สุด |
| Other Abstract: | To investigate and compare the data transformation forms which can transform data to multinormal distribution. The data transformation forms were folded exponential transformation folded power transformation, Guerrero-Johnson transformation Aranda-Ordaz transformationsand scaled angular transformation. The highest percentage of accepted multinormal distribution was used in evaluating the capability of the most appropriate data transformation forms for each set of data under the condition assigned when the population was Weibull Distribution, Gamma Distribution and Beta Distribution that assigned different shape of distribution by skewness and kurtosis. Sample sizes were 20, 30, 50 and 100 at the level of significance of the goodness of fit test of 0.05. For this research, the data were simulated by the Monte Carlo method. This simulation was repeated until the difference between of i+1 to i with least considered not different under the criteria of (X i+1 - X1) ≤ 0.0001 ( i = 1,2,…,k, that i is the cycle of the experiment). The result of this research was found thatfor skew-distributions for every level of skewness, the highest percentage of success for transformation forms came from Aranda-Ordaz transformations. |
| Description: | วิทยานิพนธ์ (สต.ม.)--จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2552 |
| Degree Name: | สถิติศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | สถิติ |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/16567 |
| URI: | http://doi.org/10.14457/CU.the.2009.1364 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.14457/CU.the.2009.1364 |
| Type: | Thesis |
| Appears in Collections: | Acctn - Theses |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Jatuporn_ta.pdf | 1.88 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.